比较组间的年率
Compare the annual rates between groups
我正在努力比较一段时间内两个百分比之间的比率 'of mortality'。我的目标是获得每组的年费率。
我的值已经用百分比表示(start
和 end
值),表示几年来 mych 森林从总森林中消失的情况(扰乱、烧毁、砍伐等)覆盖。例如,第一年是 1%,最后一年是 20% 是森林损失总量的累积值。
我按照Compound annual growth rate(CARG)的计算,考虑了第一年、去年和总年数的值。
这是我的两组虚拟数据,例如。死亡率取决于树种:
df <- data.frame(group = c('pine', 'beech'),
start = c(1,2),
end = c(19, 30),
years = 18)
为了计算CAGR,我使用了这个函数:
CAGR_formula <- function(end, start, yrs) {
values <- ((end/start)^(1/yrs)-1)
return(values)
}
给予:
df %>%
mutate(CARG = CAGR_formula(end, start, yrs)*100)
group start end yrs CARG
1 pine 1 19 18 17.8
2 beech 2 30 18 16.2
但是,16-17% 的 CARG 比率似乎非常高!我预计每年大约 1-3%。请问,我的公式有什么问题?是因为原始值(开始、结束)已经是百分比了吗?或者,是因为 end
是 start
的累加值吗?
谢谢你的想法!
为什么看起来很高?从 1% 到 19% 是一个很大的飞跃。还:
1 * 1.178^18 = 19.086
我觉得合适
如果我没理解错的话,也许这就是我们想要的:
df %>%
mutate(CARG = CAGR_formula(1 - end/100, 1, yrs)*100)
#> group start end yrs CARG
#> 1 pine 1 19 18 -1.163847
#> 2 beech 2 30 18 -1.962024
其中 CARG()
的 start
参数始终为 1(在此计算中可以忽略第 1 年的值),这意味着森林是 100%,end
CARG()
的参数是 1 - end/100
,例如第一行 81% 的森林在 18 年后仍然存在。
由此产生的年死亡率分别为 1.17% 和 1.96%。
我们可以验证 1 * (1 - 0.0117)^18 大约是 81%,1 * (1 - 0.0196)^18 大约是 70%
我正在努力比较一段时间内两个百分比之间的比率 'of mortality'。我的目标是获得每组的年费率。
我的值已经用百分比表示(start
和 end
值),表示几年来 mych 森林从总森林中消失的情况(扰乱、烧毁、砍伐等)覆盖。例如,第一年是 1%,最后一年是 20% 是森林损失总量的累积值。
我按照Compound annual growth rate(CARG)的计算,考虑了第一年、去年和总年数的值。
这是我的两组虚拟数据,例如。死亡率取决于树种:
df <- data.frame(group = c('pine', 'beech'),
start = c(1,2),
end = c(19, 30),
years = 18)
为了计算CAGR,我使用了这个函数:
CAGR_formula <- function(end, start, yrs) {
values <- ((end/start)^(1/yrs)-1)
return(values)
}
给予:
df %>%
mutate(CARG = CAGR_formula(end, start, yrs)*100)
group start end yrs CARG
1 pine 1 19 18 17.8
2 beech 2 30 18 16.2
但是,16-17% 的 CARG 比率似乎非常高!我预计每年大约 1-3%。请问,我的公式有什么问题?是因为原始值(开始、结束)已经是百分比了吗?或者,是因为 end
是 start
的累加值吗?
谢谢你的想法!
为什么看起来很高?从 1% 到 19% 是一个很大的飞跃。还:
1 * 1.178^18 = 19.086
我觉得合适
如果我没理解错的话,也许这就是我们想要的:
df %>%
mutate(CARG = CAGR_formula(1 - end/100, 1, yrs)*100)
#> group start end yrs CARG
#> 1 pine 1 19 18 -1.163847
#> 2 beech 2 30 18 -1.962024
其中 CARG()
的 start
参数始终为 1(在此计算中可以忽略第 1 年的值),这意味着森林是 100%,end
CARG()
的参数是 1 - end/100
,例如第一行 81% 的森林在 18 年后仍然存在。
由此产生的年死亡率分别为 1.17% 和 1.96%。
我们可以验证 1 * (1 - 0.0117)^18 大约是 81%,1 * (1 - 0.0196)^18 大约是 70%